用mysql存数据与直接用文本文件存数据的去别

用mysql存数据与直接用文本文件存数据的区别是：

1.

你存文本和存数据库,不一定数据库会节省空间,但是可预见的,大部分情况下数据库会更节省空间,尤其是在大数据量的情况下

2.

读写文本文件和数据库速度差圆斗虚别肯定非常大,首先数据库有索引之类的,可以加速数据读取写入效率,当然你文本文件也可以实现这些,但是跟自己从头写个数据库没差别了,文本文件读销局写你总得要考橘燃虑命中率,文本的遍历命中是很低的

3.

sqlite其实不推荐在服务端使用,因为在并发读写的情况下表现很差,至少连2个9的可靠性都达不到,物联网设备要的是高读高写还有大数据量,其实我是推荐MongoDB的,不过你这里选用MySQL也是可以的

4.

关于背后的原理,你可以了解下数据结构相关的知识

大型的数据库开发中常常遇到数据源是平面文件（如文本文件）的情况含饥森，对于这样的数据源，无法使用数据库对其数据进行有效的管理，另外也无法使用SQL语句对其进行查询和 *** 作，所以当务之急就是将这些平面文件导

入到数据库中，然后就可以对其进行高效的 *** 作了。

下面介绍几种常见的数谈亩据导入的方法，希望能够给大家启迪。另外，本文所涉及到的数据库均为ORACLE数据库，其实对于其他数据库而言，方法类似。

一、Sql*:Loader

该方法是Oracle数据库下数据导入的最重要的方法之一，该工具由Oracle客户端提供，

其基本工作原理是：首先要针对数据源文件制作一个控制文件，控制文件是用来解释如何对源文件进行解析，其中需要包含源文件的数据格式、目标数据库的字段等信息，一个典型的控制文件为如下形式：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'

TRUNCATE （也可以用append替换TRUNCATE）

INTO TABLE fj_ipa_agentdetail

fields terminated ","

trailing nullcols

( AGENT_NO char,

AGENT_NAME char,

AGENT_ADDRESS char,

AGENT_LINKNUM char,

AGENT_LINKMAN char

)

其中，INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'指明所要导入的源文件，其实源文件也可以直接通过命令行来输入获得 ，fj_ipa_agentdetail为目标表的名字，fields terminated ","是指源文件的各个字段是以逗号分隔，trailing nullcols表示遇到空字段依然写入到数据库表中，最后这5个字段是目标数据库表的字段结构。通过上面这个典型的控制文件的格式分析可知，控制文件需要与源文件的格式信息一致，否则导入数据会出现异常。

除了控制以外，sql*loader的还需要数据文件，即源文件。根据格式的不同，源文件可以分为固定字段长度和有肢棚分隔符这两大类，这里将分别说明这两种情况：

固定字段长度的文本文件

就是每个字段拥有固定的字段长度，比如：

602530005922 1012

602538023138 1012

602536920355 1012

602531777166 1012

602533626494 1012

602535700601 1012

有分隔符的文本文件

就是每个字段都有相同的分隔符分隔，比如：

1001,上海长途电信综合开发公司,南京东路34号140室

1002,上海桦奇通讯科技有限公司,武宁路19号1902室

1003,上海邦正科技发展有限公司,南京东路61号903室

对于上述两种文件格式sql*loader均可以做处理，下面就前面那个固定长度的文本来举例说明：

由于该文本只有两个字段，一个为设备号，一个是区局编号，两者的长度分别为20和5，那么可以编制控制文件如下：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'

TRUNCATE

INTO TABLE fj_ipa_agent

( DEVNO POSITION(1:20) CHAR,

BRANCH_NO POSITION(21:25) CHAR

)

其中，'/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'为该文件的完全路径，POSITION(M:N)表示该字段是从位置M到位置N。

对于有分隔符的数据文件，前面已经有一个例子，这里就不再赘述了。总之，使用Sql*Loader能够轻松将数据文件导入到数据库中，这种方法也是最常用的方法。

二、 使用专业的数据抽取工具

目前在数据仓库领域中，数据抽取与装载（ETL）是一重要的技术，这一技术对于一些大的数据文件或者文件数量较多尤其适合。这里简单介绍目前一款主流的数据抽取工具 ――Informatica。

该工具主要采用图形界面进行编程，其主要工作流程是：首先将源数据文件的结构（格式）导入为Informatica里，然后根据业务规则对该结构进行一定的转换(transformation)，最终导入到目标表中。

以上过程仅仅只是做了一个从源到目标的映射，数据的实际抽取与装载需要在工作流（workflow）里进行。

使用专业的数据抽取工具，可以结合业务逻辑对多个源数据进行join,union,insect等 *** 作，适合于大型数据库和数据仓库。

三、 使用Access工具导入

可以直接在Access里选择‘打开‘文本文件，这样按照向导来导入一个文本文件到Access数据库中，然后使用编程的方法将其导入到最终的目标数据 库中。

这种方法虽然烦琐，但是其对系统的软件配置要求相对较低，所以也是有一定的使用范围

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